29/08, 2024
Cambio de nombre: Introducción al análisis (y manipulación) de datos geoespaciales
Conocer y entender el concepto de Investigación Reproducible como una forma y filosofía de trabajo que permite que las investigaciones sean más ordenadas y replicables, desde la toma de datos hasta la escritura de resultados utilizando R.
Ser capaz de realizar análisis críticos de la naturaleza de los datos al realizar análisis exploratorios y reforzar conociminetos en estadística.
Realizar análisis de datos espaciales, poder visualizarlos y aplicar a preguntas de conservación y manejo de recursos naturales.
Aprender a utilizar, de forma proficiente, el lenguaje de programación R y la plataforma GitHub en un ambiente de trabajo colaborativo.
| Evaluación | Ponderación |
|---|---|
| Ejercicios & Tareas \[\frac{1}{n}\sum_i^n nota\, tarea_i\] | 50% |
| Proyecto código 1 | 15% |
| Proyecto código 2 | 10% |
| Proyecto código 3 | 15% |
| Participación / Asistencia | 10% |
Evaluación sencilla (Informes reproducibles + presentación reproducible)
Evaluación por pares
Mucho trabajo personal guiado
Pagina donde esta todo el curso
Hacer:
suscribirse a servidor Discord
hacerse usuario de GitHub
Todo en R es un objeto
Tipos de datos básicos en R:
Los tipos de datos básicos (o “primitivos”) más importantes son los tipos “numérico” (para números) y “carácter” (para texto). Otros tipos son el “entero”, que puede utilizarse para representar números enteros; el “lógico” para VERDADERO/FALSO, y el “factor” para variables categóricas.
numeric - (10.5, 55, 787)
integer - (1L, 55L, 100L, letra “L” lo declara como un entero)
complex - (9 + 3i, donde “i” es la parte imaginaria)
character (string) - (“k”, “R is exciting”, “FALSE”, “11.5”)
logical (boolean) - (TRUE or FALSE)
missing values - NA (Not Available / No disponible)
factor - Una categoría / nivel, ordenada, o no (i.e. )
Un factor es una variable nominal (categórica) con un conjunto de valores posibles conocidos denominados niveles. Pueden crearse utilizando la función as.factor. En R suele ser necesario convertir (cast) una variable de carácter en un factor para identificar grupos para su uso en pruebas y modelos estadísticos.
Las siguientes líneas de código contienen algunos errores comunes que impiden que se evalúen correctamente o dan lugar a mensajes de error. 1. Mire el código sin ejecutarlo y vea si puede identificar los errores y corregirlos todos. 2. Luego, ejecute también el código defectuoso copiando y pegando el texto en la consola (no escribiéndolo, R studio intentará evitar estos errores por defecto) (¡pero no todos producen errores!).
vector1 <- c('one', 'two', 'three', 'four, 'five', 'seven')
vec.var <- var(c(1, 3, 5, 3, 5, 1)
vec.mean <- mean(c(1, 3, 5, 3, 5, 1))
vec.Min <- Min(c(1, 3, 5, 3, 5, 1))
Vector2 <- c('a', 'b', 'f', 'g')
vector2
vector1 <- c('one', 'two', 'three
data.frame en la variable z:
| Numero | Letra | Medida |
|---|---|---|
| 5 | S | 49.59 |
| 4 | L | 91.84 |
| 3 | B | 49.32 |
| 1 | Q | 72.25 |
| 2 | A | 65.51 |